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数据背景：某奶茶店2024年1-12月的月销售额（单位：万元），数据如下：1月8、2月12、3月10、4月9、5月11、6月15、7月18、8月16、9月13、
10月14、11月17、12月20。绘制要求：以”月份”为X轴，“销售额”为Y轴，线条颜色设为红色，标记每个月的销售额数据点，添加图表标题“2024年奶茶店
月度销售额趋势图”。分析目标：观察销售额的月度变化趋势，找出销售额最高和最低的月份，分析旺季和淡季的分布规律。
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#营收数据
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from matplotlib.lines import lineStyles

#折线图
# 1.准备数据
data = {
    '月份': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    '销售额': [8, 12, 10, 9, 11, 15, 18, 16, 13, 14, 17, 20]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 2.创建画布
plt.figure(figsize=(12, 7))

# 3.绘制折线图
plt.plot(df['月份'], df['销售额'],
         label='销售额', color='#e74c3c', linewidth=3, marker='*', markersize=10, markerfacecolor='green')#markerfacecolor='black' 含义： markerfacecolor='black' 表示 marker 内部的颜色为黑色

# 设置图表标题和标签
plt.title('2024年奶茶店月度销售额趋势图', fontsize=16, fontweight='bold', pad=20)
#解决文字乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
# plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号
# 4.设置X轴和Y轴标签
plt.xlabel('月份', fontsize=12)
plt.ylabel('销售额（万元）', fontsize=12)
# 5.设置X轴刻度
plt.xticks(df['月份'], fontsize=12)
#
# 6.设置Y轴刻度
plt.yticks(fontsize=12)
# 7.添加网格线
plt.grid(True, alpha=0.3, linestyle='--')
# 8.添加图例
plt.legend(fontsize=12, loc='upper left')#含义： loc='upper left' 表示图例放在图表的左上角
#调整布局
plt.tight_layout()
#把折线改为虚线
#显示图表
plt.show()
